無數據，不油田

本刊記者｜孫杰賢

數據“割據”狀態依然存在，沒有像新疆油田那樣做到“集中統一管理”。

1999年，在大慶油田，有一幫年輕人，他們聚在一起，興奮而又熱情澎湃地規劃著公司面向21世紀的信息化建設。那時，他們對“數字地球”的內涵并沒有理解和參悟，但是，他們相信來自美利堅合眾國的“數字地球”一定是一個最先進的理念。朦朧中，他們認為油田是地球的一部分，也一定能夠被數字化。于是，一個大膽、嶄新而又令人振奮的想法誕生了，這就是“數字油田”。

被證明了的價值

數字油田是油田信息化建設發展的必然階段，其概念內涵這里不再贅述，我們只需知道，讓原油勘探、開發、生產、集輸變得相對簡單和高效，進而再造油田，這是數字油田建設的最高目標和歸宿。

“人多、油少、產值低”這是大港油田面臨的突出問題，加上油田開發整體進入中后期，陸地老區綜合含水高達90.5%，儲采矛盾凸顯，保持老區持續穩產壓力空前；而海上勘探開發風險因素多——施工難度大、建設周期長、投資成本高，“超深、致密、富酸、難采”特征明顯。大港油田的可持續發展似乎面臨很大的困境，然而事實卻并非如此。近幾年，大港油田相繼發現4個億噸級、2個5000萬噸級整裝規模儲量區，三級儲量連續6年超億噸，迎來油田歷史上第四個儲量增長高峰期。大港油田信息化辦公室主任馬建國說，這得益于數字油田的推進和建設：地震解釋精度明顯提高，重點探井全部實現鉆井現場實時跟蹤監控，鉆井參數實時掌握分析，鉆井方案實時調整優化，探井成功率穩步提升。與此同時，地質、鉆井及措施設計周期平均縮短2/3，采油班站從282個減少到80多個。

在我國的數字油田建設史上有兩件事，對整個行業影響深刻：一件是新疆油田宣布“全面建成了”數字油田；一件是長慶油田宣布 “要建成西部大慶”，借助數字油田實施油田數字化管理建設，當油氣當量實現 5000萬噸時，人員不超過 7 萬人。在長安大學數字油田研究所所長高志亮研究員看來，新疆油田的數字油田建設精神令人欽佩，因為“他們是一條數據、一條數據地完成數字化的”。

在新疆油田的數字油田建設中高志亮最為看重其對數據的“集中統一管理”，認為這在我國大大小小的油田企業里獨樹一幟。新疆油田對數據的“集中統一管理”，是指將全油田的所有數據歸“數據中心”集中統一管理，完全消除了數據的分割狀態與信息“孤島”現象。他指出：“這是對數字油田建設理念的一大貢獻，因為數字油田的本質內涵是油田數據，數據是油田企業的最重要的資產之一，數據在油田就是油氣資源和巨大的財富，如果不能夠統一集中管理，就不能很好地發揮數據的整理效應。因此，我們強調數字油田建設，不僅要解決數據的數字化（電子化）入庫，還要完成數據的統一與集中管理，這樣不但解放科研人員的勞動強度，更多的是研究數據、數據挖掘，發現更多的油氣資源、提高采收率，延長油田的生命周期。新疆油田能夠做到這一點，是難能可貴的，相信也是非常艱難的。”

的確，數據是數字油田建設的根本，正所謂“無數據，不油田”，但是在“數據”的問題上，許多油田都多少有點無所適從。

從“數字”到“智能”

現在各大油田基本上都部署了“勘探開發一體化業務系統”，通過“數據云+業務云”最終實現業務的實時協同。這有一個前提那就是數據的統一集中管理，也就是新疆油田所做那樣。但是根據高志亮所帶團隊的調研，當前油田的數據是存在問題的，最突出的問題是數據“割據”狀態依然存在，沒有像新疆油田那樣做到“集中統一管理”。如大部分油田在數據建設與管理中“三權分立”現象還比較嚴重：信息產業處實施綜合管理，負責運維、網絡等；研究院負責勘探、開發數據；總部實施監督、決策。

實現業務一體化還有一個非常重要的條件就是解決數據的供應問題。在目前有兩種流行的方式，一種叫數據“推送”法，一種叫數據“鉆取”法。這兩種都是企圖解決數據給數據用戶服務的辦法，當然，從字面上看，推送是主動服務，被動索取。鉆取是主動索取，被動服務。但是高志亮指出，無論是“推送”，還是“鉆取”，必須具有非常優秀的一體化的數據，現在所有的油田都做不到。

數據冗余嚴重也是問題之一。眾所周知，增加數據的獨立性和減少數據冗余是企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的先決條件。油田企業出現的數據冗余，有可能是數據模型的問題，也有可能是數據流轉問題，但所有問題的根源是頂層設計的缺失。大慶油田是最早提出數字油田的地方，有著非常重視數據收集和積累的傳統。他們從90年代初就開始著手數據入庫的工作，進行到現在基本實現數據入庫。但是，對于數據冗余問題還是較為嚴重，截止目前還沒有得到很好地解決。大慶油田信息中心副主任王權表示：“在數據關聯上我們感覺問題不是很大，但如果需要全部完成數據的關聯整理，那將是一個極其耗費人力、物力、財力的事情，花費不菲。”為此他提出了“自標準數據”的概念，以解決“數據標準過嚴不易推行，過松不易整合”的問題。

當前，數字油田在理念層面上受到各種新名稱、新名詞、新概念的沖擊，比如物聯網、云計算和智慧城市，而大數據更是與數字油田有著天然的耦合性。對于油田企業，無論是油氣田普查階段，還是油氣田詳查、勘探、生產經營階段，都有大量地形地物測繪數據、地質地層巖性構造數據、地震測井物探數據，油氣田勘探采油數據等。

大數據在油田的應用有幾個前提條件：一是數據豐富，這一點在油田可以滿足，各類勘探開發生產數據、日報月報數據等有一定的規模。二是數據周期有長期性、延伸性，有些數據本身不存在保留價值，如功圖數據很短時間后便沒有使用價值，因此油田沒有長期存儲功圖的需求，針對功圖的分析就會欠缺，但是勘探開發的數據具有長期性，未來大數據的方向希望能夠為勘探開發解決問題。另外延伸性是指針對某一客體，其歷史時間軸的數據具有可分析性，以銀行舉例，個人客戶的存取款數據、消費數據在時間軸上可以分析出該客戶的信用、富有程度、可消費潛力等等，那么在油田，單井的數據應該也具有這種應用的潛在條件，一口單井或同一片區的井數據在時間軸上進行分析，可以用來做產量預測、壽命預測、數據共享、考核分析等等。三是技術先進，有成熟產品，比如長慶目前已經擁有了成熟的物聯網產品和應用，因此大數據將來需要有成熟的技術和產品在市場上存在，讓油田更容易接受。

高志亮指出，大數據將有力驅動數字油田走向智能，這一趨勢不可阻擋。